大数据应用与实践（4）
胡经国
大数据技术与智慧城市传统数据与大数据的来源
⑴、传统数据来源
统计年鉴、行业统计资料、社会调查、深度访谈等。
⑵、大数据来源
移动、联通、电信等通信和互联网运营商
互联网网站：SNS（微博、Twitter、Facebook等社交网站）、YouTube等视频网站、淘宝等电子商务网站；
政务、企业及公共服务数据：公交IC卡医疗保险等
传感器、摄像头监测数据；
移动终端数据：智能手机、GPS等个人位置数据
海量遥感对地观测数据等大数据关键技术
⑴、云计算
没有互联网就没有云计算，没有云计算模式就没有大数据处理技术。
将大数据应用比作一辆辆汽车，支撑起这些汽车运行的“高速公路就是云计算。正是云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，才使得大数据有用武之地。
云计算时代会有更多的数据存储于云端。数据是资产，云是数据资产保管的场所和访问的渠道。物联网
物联网TheInternetofThings）就是物物相连的互联网。利用互联网等信息技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物和物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。数据挖掘与分析
AnalyticVisualizations（可视化分析）；
DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）；
PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）；
SemanticEngines（语义引擎）；
DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和管理）。大数据应用的技术体系
大数据可视化技术宇宙星球图标签云历史流图。
大数据分析技术A/B测试聚类分析集成学习神经网络自然语言学习元胞自动机
大数据数据库技术分布式数据库并行数据库集成数据库。
大数据文件系统技术分布式文件系统GFSHDFS、Lustre、Haystack。
大数据采集技术RFID技术Web2.0技术条形码技术传感器技术移动终端技术穿戴设备。移动互联网与大数据和智慧城市
移动互联网是移动和互联网融合的产物继承了移动的随时随地随身的特性，也继承了互联网的分享、开放、互动的优势移动互联网是自适应的、个性化的、能够感知周围环境的服务移动互联网催生大数据，激发智慧城市建设。
②、按数据属性分类的数据
从数据属性来看，政府数据可以分为：
A、自然信息类
地理、资源、气象、环境、水利等；
B、城市建设类
交通设施、旅游景点、住宅建设；
C、城市健康管理统计监察类
工商、税收、人口、机构、企业、商品；
D、服务与民生消费类
水、电、燃气、通信、医疗、出行等。
⑵、广义政府大数据
从广义角度讲，政府大数据是政府工作开展产生、采集以及因管理服务需求而采集的外部大数据（如互联网舆论数据），为政府自有和面向政府的大数据。
2、政府大数据的价值
政府大数据涉及政府的管理与服务等众多分支机构的职能，数据量大，信息复杂。政府大数据的深度挖掘能够在以下方面起到极大的推动作用。
⑴、让政府的治理与决策更加精细化、科学化
大数据可以帮助政府与民众的沟通建立在科学的数据分析之上，优化公共服务流程、简化公共服务步骤、提升公共服务质量。中国国务院办公厅发布的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》中就明确指出了利用大数据加强对市场主体服务和监管的重要性。大数据确实可以根据其数据的预测、预警、舆论分析等发挥其精细治理作用。
⑵、促进公共服务能力与水平的全面提升
我们都在谈智慧城市。实际上，智慧城市中的智慧交通、智慧医疗等政府服务职能，就是要依托互联网，依托大数据。有了大数据和互联网，通过大数据的深度挖掘和关联信息分析展现，才能真正的实现智慧的服务。
⑶、引发民生大数据开发应用的新高潮
中国已经加快大数据开放的步伐，明确在2018年前要构建政府大数据统一开放门户。随着政府大数据的开放，大量政府大数据将带来整个社会的应用，利用全民力量催动大数据在各行各业的开花结果。政府大数据将会在更多地面向个体和企业的服务中，产生更加意想不到的价值。
3、政府大数据典型应用解读
政府大数据在国内外都有很多的应用案例和实践。当然，因为政府数据的采集和开放、跨领域应用等问题，政府大数据的应用还只处于起步阶段。政府大数据的不断规范、数据采集不断精准以及信息量不断开放，必将促进政府大数据具有更多特色和深度应用。
⑴、城市规划
通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。
在新城的规划方面，通过对地理、人口等信息数据的分析，可以清晰地认知城市未来的人口数量和增长趋势。根据城市的发展策略和经济特点，市政部门可以在不同的地理位置设定功能区域规划，包括工业园区、物流园区、中央商务区、居住卫星城、医院、公安局（派出所）、大学城、文化场所、运动设施、图书馆等城市配套服务设施。
在老城区的规划方面，通过分析经济快速发展和功能定位的差异、人口数量和结构性的变化，市政部门同样可以制定出城市调整和优化的解决方案。比如，老工业区的拆移、外迁和升级改造计划，老的商业区、居住区、城中村的改造和功能再定位等。
⑵、交通管理
在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能够有效缓解交通拥堵，并且快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。通过整合道路交通、公共交通、对外交通的大数据，汇聚气象、环境、人口、土地等行业数据，构建交通大数据平台，提供道路交通状况判别及预测，辅助交通决策管理，支撑智慧出行服务，加快交通大数据服务模式创新。从而实现智慧的交通拥堵提醒、疏散管理，智慧的公交到站监测，智慧的交通事故应急调度，智慧的民众交通信息查询，以及智慧的个人私家车管理等。
⑶、公共安全
在公共安全领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害以及恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。
针对公共安全领域治安防控、反恐维稳、情报研判、案情侦破等实战的需求，建设基于大数据的公共安全管理和应用平台。
汇聚融合涉及公共安全的人口、警情、网吧、宾馆、火车、民航、视频、人脸、指纹等海量业务数据，建设公共安全领域的大数据资源库。
从而，全面提升公共安全及突发事件监测预警、快速响应和高效打击犯罪等能力。
⑷、环境保护
通过水质、气候、土壤、植被等环境信息的汇聚，并结合大数据分析与挖掘技术，实现环境信息的实时动态监测和分析，为环保工作者提供环境规划、决策的科学依据和环境治理抓手。
例如，通过传感器捕获水质情况，得到溶解氧、水温、电导率、氨氮、PH值等参数作为参考；并结合以往水质变化情况进行综合分析、预测，为政府等部门提供水质变化应急决策支持。
⑸、农业
为了不断推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化，进一步推动智慧农业的建设进程，大数据将推动传统的农业生产方式向数据驱动的智慧化生产方式转变。
通过农业相关信息数据的汇聚和大数据分析处理技术的运用，能够全面及时掌握农业的发展动态和未来趋势。例如，通过对近年来各地的降雨、气温、土壤状况和历年农作物产量的综合分析，可以预测农产品的生产趋势，指导政府进行激励措施、作物存储和农业服务政策的制定。
⑹、制造业
随着市场竞争的日益激烈，基于大数据的及时、正确、科学决策，将成为企业生存与发展的关键因素。
通过对企业生产、销售、能耗、成本、财务等各个环节的数据进行综合分析与模型预测，能够帮助企业实时掌握能耗情况、设备运行状况等关键信息，助力企业的科学决策和产品质量管控，降低成本，提高企业竞争力。
⑺、医疗卫生
通过整合医疗、药品、气象和社交网络等相关医疗信息数据，构建医疗大数据平台，形成智能临床诊断模式和自主就医模式的创新，为市民、医生、政府合理优化医疗资源配置。
同时，提供流行病跟踪与分析、临床诊疗精细决策、疫情监测及处置、疾病就医导航、健康自我检查等服务。大数据搜索，可辅助国家及早发现疫情和多发性疾病；可协助医院和医疗研究机构更好地跟踪分析医疗效果，提升药品研发能力；可协助医院进行科学的就诊预测和管理；可协助民众进行基于医院医生的大数据的选择；根据个体医疗档案进行大数据的长期健康分析。
⑻、食品安全
通过汇聚政府各部门的食品安全监管数据、食品检验监测数据、食品生产经营企业索证索票数据、食品安全投诉举报数据等相关食品安全数据，构建食品安全大数据平台；辅助政府及相关部门进行食品安全预警和食品溯源，帮助政府进行食品安全管理，同时为企业、第三方机构、公众提供基于大数据的食品安全服务。
⑼、终身教育
针对全民学习、终身教育的需求，建设教育大数据服务平台。积累数字教育资源，收集教育服务平台学习者行为数据和学习爱好数据；能够为千万级学习者提供个性化的终身在线学习服务，提高教育资源的共享和利用率，实现因材施教，优化教学过程，提高教学质量，为教育政策调整提供决策支持。
同时，基于大数据支撑的优质教育资源开发、积累、融合、共享的服务机制，为全体学习者提供个性化选择与推送相结合的终身学习在线服务模式。
⑽、金融证券
针对金融证券领域高频算法交易、数据综合分析、违规操作监管、金融研究报告交易、金融数据服务等方面的需求，建设金融大数据分析与智能决策支持系统。
汇聚融合国内外证券及相关衍生品市场的高通量交易数据，整合行业媒体实时资讯与舆情；为相关机构提供金融监管和风险管控等智能决策支持，为投资者提供金融市场数据和经济数据、投资方向等个性化的金融数据服务。
⑾、公共设施
针对公共设施养护、管理的需求，建设公共设施大数据服务系统。采集、整合各类道路、桥梁、隧道和商业楼宇的结构性能、运行状态等数据，为公共设施养护、运营决策以及安全管理提供依据，实现对公共设施的实时监测和预警。在全市的路桥、隧道和商业楼宇等开展规模应用，能够形成公共设施运营与养护的新模式。
⑿、电力
针对智能电网建设、维护和管理的需求收集发电厂实时运行数据，建立发电厂数字仿真模型；为提高生产安全性、提高发电效率（降低单位电能煤耗、厂用电指标）提供决策依据。
通过实时收集电网电力资产状态数据实现电力资产在线状态检测、电网运行在线监控、主动安全预警及调度维保，保障电网可靠高效运行；通过快速收集和分析用电数据，为需求响应、负荷预测、调度优化、投资决策提供支持。
随着各地智慧城市建设的进行，政府大数据应用也开始进入实质性应用阶段，大数据在各个领域的应用价值必将越来越明显。
2016年5月30日编写于重庆
2019年12月2日修改于重庆
2022年5月6日修改于重庆
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